【关键词】联邦学习；多源异构数据；数据融合

引言

医疗、金融、物联网等领域到处都有多源异构数据，类型的差异、结构的多样以及分布的不一致现象，对数据融合与智能建模提出了挑战，隐私保护需求的持续增长，使传统集中式处理模式面临法律与技术的双重压力。联邦学习作为一种分布式合作的建模模式，在不泄露原始数据的前提下实现模型共享，为异构数据融合开辟可行途径。联邦学习在多源异构环境下的应用，有助于突破数据孤立的局面，提升模型的泛化水平，同时兼顾隐私保护与计算效益，具有重要的实践意义。

一、多源异构数据融合与联邦学习的理论基础

（一）多源异构数据的概念与分类

多源异构数据指源于不同出处、结构或属性分布不一致的数据的集合，多见于医疗影像、传感器网络及金融交易记录等领域。此类数据展现出多样的结构特性，既包含标准化程度极高的表格数据，也包含非结构化的图像、文本及音频文件。按照结构存在的差异，可分成结构异构、语义异构以及分布异构三类[1]。结构异构表现为数据格式跟组织途径的差异，好比表格数据与图像数据编码形式的差异；语义异构呈现出不同数据源对同一概念理解的偏差现象，就如同各地医院的诊断编码标准不一样；分布异构呈现出统计特性的差异，即便数据属于同类型，不同来源在均值、方差等统计指标上也许还会有偏移。伴随异构数据规模的持续攀升，如何达成跨源特征映射、语义同步对齐和统计偏移校正，成为智能系统里数据融合技术发展的核心路径。

（二）联邦学习的原理与框架

联邦学习是一种让本地数据在不出其所在域的情形下，依靠多方合作以训练全局模型的分布式机器学习体系。各参与对象在本地独立更新模型，将加密梯度上传到中央服务器以完成聚合，构建统一的全局模型，接着把更新参数下发至各客户端处，保障数据隐私同时实现分布式协作建模。按照数据分布的样式，联邦学习可归类为横向、纵向及迁移式三种类型，横向联邦学习适用于特征空间相似但样本分布不一致的场景；纵向联邦学习适用于特征互补、样本存在重叠的数据；迁移式联邦学习聚焦于跨领域及极端异构环境，采用迁移机制实现知识交互。随着联邦优化算法、通信压缩与安全计算技术的发展，联邦学习在隐私防护、建模效率及系统鲁棒性上持续改进，已成为多源异构数据融合的主要支撑手段[2]。

（三）联邦学习对异构数据融合的适配性

联邦学习自带天然的异构数据适配能力，可于结构、分布和语义标准不一样的数据情形下实现模型协作，其利用本地自主建模和全局参数汇聚，准许不同源节点按照自身数据特性灵活调整训练方案，减轻统一预处理的需求压力，从而在维持数据隔离状态下实现模型一致性的优化。应对结构异构的问题，可依靠局部特征对齐、共享嵌入空间映射等手段，把不同源头的数据转换成统一的表征，降低跨源建模的难度，面对分布异构与语义异构的场景，像FedProx、MOON这类先进的联邦优化技术采用了局部正则、对比学习等机制，来缓解因分布差异导致的训练不稳定现象，以提高聚合模型的全局成效。将异构感知聚合策略与自适应局部更新机制相结合，联邦学习在复杂多变的异构环境里可实现高效的合作，扩张了异构数据智能融合的技术边界规模。

二、基于联邦学习的多源异构数据融合模型设计

（一）模型架构与流程设计

多源异构数据融合模型基于联邦学习，采用分布式协作与中心协调相融合的体系，囊括本地数据处理、加密通信及中心聚合等关键节点。系统由可处理图像、文本及传感器数据的异构节点搭建而成，各节点经由特征对齐模块完成原始数据的统一刻画，进而于共享特征空间中实施局部模型训练与个性化改进。